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Sobre los autores

Sebastian Raschka, autor del libro líder de ventas Python Machine Learning [Aprendizaje automático con Python], cuenta con años de experiencia en codificación en Python, y ha impartido muchos seminarios sobre aplicaciones prácticas de ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. También es autor de un tutorial de aprendizaje automático en SciPy (el congreso líder en computación científica en Python).

Si bien los proyectos académicos de investigación de Sebastian se centran principalmente en la resolución de problemas en biología computacional, lo que a él le gusta es escribir y hablar sobre ciencia de datos, aprendizaje automático y Python en general; le motiva ayudar a la gente a que desarrolle soluciones basadas en datos sin tener necesariamente una base en aprendizaje automático.

Su trabajo y sus contribuciones han sido recientemente reconocidos con el premio Departmental outstanding graduate student 2016-2017, así como con el ACM Computing Reviews' Best of 2016. En su tiempo libre, a Sebastian le gusta colaborar en proyectos de código abierto, y los métodos que ha implementado se utilizan actualmente con éxito en concursos sobre aprendizaje automatico, como Kaggle.

Me gustaría aprovechar esta oportunidad para dar las gracias a la excelente comunidad de Python y a los desarrolladores de paquetes de código abierto que me han ayudado a crear el entorno perfecto para la investigación científica y la ciencia de datos. También quiero dar las gracias a mis padres, quienes siempre me han animado y me han apoyado para seguir el camino y la carrera que tanto me apasionaba.

Quiero dar las gracias especialmente a los principales desarrolladores de scikit-learn. Como colaborador en su proyecto, he tenido el placer de trabajar con personas excelentes que no solo tienen grandes conocimientos sobre el aprendizaje automático sino que también son grandes programadores. Por último, me gustaría dar las gracias a Elie Kawerk, quien ha revisado de forma voluntaria este libro y me ha proporcionado un valioso feedback par los nuevos capítulos.

Vahid Mirjalili obtuvo su doctorado en ingeniería mecánica trabajando en métodos innovadores para simulaciones computacionales a gran escala de estructuras moleculares. Actualmente, centra su trabajo de investigación en aplicaciones de aprendizaje automático en distintos proyectos de visión por ordenador en el departamento de ciencia computacional e ingeniería de la Michigan State University.

Vahid eligió Python como su lenguaje de programación número uno, y durante su carrera de investigación y académica ha adquirido una gran experiencia en la codificación en Python. Aprendió a programar con Python en las clases de ingeniería en la Michigan State University, que le dieron la oportunidad de ayudar a otros estudiantes a entender distintas estructuras de datos y a desarrollar eficazmente código en Python.

Si bien gran parte de los intereses de investigación de Vahid se centran en las aplicaciones de aprendizaje profundo y de visión por ordenador, siente interés especialmente por equilibrar técnicas de aprendizaje profundo para ampliar la privacidad en datos biométricos, como las imágenes del rostro para que la información no se revele más de lo que los usuarios intentan revelar. Además, también colabora con un equipo de ingenieros que trabajan en coches autónomos, donde él diseña modelos de redes neuronales para la fusión de imágenes multiespectrales para la detección de peatones.

Me gustaría dar las gracias a mi mentor de doctorado, Dr. Arun Ross, por darme la oportunidad de trabajar en nuevos problemas en su laboratorio de investigación. También quiero dar las gracias al Dr. Vishnu Boddeti por despertar mi interés en el aprendizaje profundo y desmitificar sus conceptos básicos.